Дилема штучного інтелекту в Німеччині: коли лінія електропередач стане вузьким місцем цифрового майбутнього – Зображення: Xpert.Digital
Без електрики в майбутньому: Ось чому Amazon та компанія закривають свої центри обробки даних у Німеччині
Відключення електроенергії для економіки: Як застаріла енергомережа Німеччини обтяжує її цифрове підключення
Німеччина стоїть на порозі нової технологічної ери, але її цифровому майбутньому загрожує відключення електроенергії ще до її початку. Хоча політики та бізнес розхвалюють штучний інтелект як ключ до конкурентоспроможності, його впровадження гальмується фундаментальною перешкодою: енергомережею. У Франкфурті, цифровому серці Європи, криза вже є реальністю. Через брак потужностей мережі нові центри обробки даних зі штучним інтелектом не можуть бути підключені до 2030 року. Мільярдні інвестиції від таких технологічних гігантів, як Oracle та Amazon, призупинені, оскільки час очікування підключення до електромережі становить до 13 років – вічність у швидкоплинну епоху штучного інтелекту.
Цей провал інфраструктурної політики збігається з подвійним викликом: експоненціально зростаючим попитом на енергію сучасних моделей штучного інтелекту та найвищими світовими цінами на електроенергію в Німеччині. Одна програма навчання зі штучного інтелекту може споживати стільки ж енергії, скільки й невелике місто, що робить проекти неекономічними за цін на електроенергію в Німеччині до 30 центів за кіловат-годину. Наслідки вже можна виміряти: Німеччина стрімко падає у світовому рейтингу штучного інтелекту та втрачає позиції США, Китаю та навіть своїм європейським сусідам.
Однак, посеред цієї екзистенційної кризи з'являються стратегічні рішення. Німецькі дослідницькі установи працюють над революційними енергоефективними технологіями, такими як нейроморфні чіпи, які можуть скоротити споживання електроенергії в 1000 разів. Водночас, реактивація старих промислових об'єктів з їхніми існуючими високопродуктивними з'єднаннями дає можливість обійти розширення мережі. Німеччина стоїть перед вирішальним вибором: чи вдасться їй перейти до лідерства в ефективності та інтелектуального використання інфраструктури, чи країна буде стояти склавши руки, поки її цифровий суверенітет руйнується через брак мідних кабелів?
Підходить для цього:
Цифровим амбіціям перешкоджають мідні кабелі, і це може зруйнувати цілу економіку.
Федеративна Республіка Німеччина стикається з парадоксом історичних масштабів. Поки політики та бізнес-лідери невпинно звеличують важливість штучного інтелекту для майбутньої життєздатності країни, реальність руйнується через найпростішу перешкоду: енергомережу. Франкфурт, традиційно серце цифрової інфраструктури Європи, посилає тривожний сигнал решті країни. До 2030 року більше не буде побудовано центрів обробки даних зі штучним інтелектом. Не через брак інвесторів, не через брак досвіду, а просто тому, що електроенергії недостатньо. Oracle довелося відмовитися від свого двомільярдного проекту. Amazon була змушена відкласти інвестиції в розмірі семи мільярдів євро на невизначений термін. Час очікування підключення до мережі сягає від восьми до тринадцяти років – вічність у галузі, де інноваційні цикли вимірюються місяцями.
Цей розвиток подій свідчить про фундаментальний прорахунок у німецькій економічній політиці протягом останнього десятиліття. У той час як мільярди стікалися в програми цифровізації та дослідження штучного інтелекту, фізична інфраструктура, без якої будь-які цифрові амбіції стають нездійсненною мрією, систематично нехтувала. Регіон Рейн-Майн, який наразі має потужність центрів обробки даних приблизно 2730 мегават і мав розширити її до понад 4800 мегават до 2030 року, не може досягти такого зростання. Наслідки виходять далеко за межі одного регіону. Вони впливають на конкурентоспроможність усієї економіки, яка знаходиться на межі відставання у світовій технологічній гонці.
Енергійна арифметика штучного інтелекту
Щоб зрозуміти масштаб виклику, необхідно врахувати енергетичні реалії сучасного розвитку штучного інтелекту. Один навчальний прогін провідних моделей ШІ наразі споживає від 100 до 150 мегават енергії – що можна порівняти зі споживанням електроенергії 80 000–100 000 домогосподарств. Однак ці цифри лише позначають початкову точку експоненціального зростання. До 2028 року окремі навчальні процеси можуть споживати від одного до двох гігават, а до 2030 року – навіть від чотирьох до шістнадцяти гігават. Для порівняння: один гігават відповідає споживанню електроенергії міста з мільйонним населенням, а шістнадцять гігават – споживанню енергії кількома мільйонами домогосподарств.
Навчальний GPT-3 споживав 1287 мегават-годин електроенергії. Його наступник, GPT-4, вже вимагав від 51 773 до 62 319 мегават-годин – у 40–48 разів більше, ніж його попередник. Цей прогрес ілюструє фундаментальну істину розвитку ШІ: кожен стрибок у продуктивності відбувається ціною експоненціального зростання попиту на енергію. Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що світове споживання електроенергії центрами обробки даних зросте більш ніж удвічі до приблизно 945 терават-годин до 2030 року – більше, ніж поточне споживання електроенергії в Японії. У Німеччині центри обробки даних можуть вимагати від 78 до 116 терават-годин до 2037 року, що відповідатиме десяти відсоткам від загального споживання електроенергії в країні.
Споживання енергії складається з двох окремих фаз. Навчання, під час якого моделі будуються на основі величезних обсягів даних, є більш енергоємною фазою. Однак, логічний висновок, тобто практичне застосування навчених моделей, також значно збільшується. Один запит ChatGPT споживає від 0,3 до однієї кіловат-години – у десять разів більше енергії, ніж пошук у Google. З мільйонами запитів щодня ці окремі значення складаються у величезні суми. Наразі штучний інтелект та високопродуктивні обчислення становлять близько 15 відсотків потужностей центрів обробки даних у Німеччині. Прогноз на 2030 рік становить близько 40 відсотків.
Підходить для цього:
Фундаментальна проблема витрат Німеччини
Енергоємна арифметика штучного інтелекту суперечить економічній реальності Німеччини, яка підриває будь-яку конкурентоспроможність. У той час як центри обробки даних в Азії можуть розраховувати вартість електроенергії близько п'яти центів за кіловат-годину, оператори в Німеччині платять від 25 до 30 центів. У міжнародному порівнянні це ставить Німеччину на п'яте місце серед найдорожчих країн світу за електроенергію. Тільки Бермудські острови, Данія, Ірландія та Бельгія перевищують ці витрати. Для великих комерційних споживачів ціна становить близько 27 центів за кіловат-годину – більш ніж удвічі вище, ніж у США чи Китаї.
Ця різниця у вартості робить німецькі проекти штучного інтелекту принципово неекономічними. Центр обробки даних, який потребує чотирьох гігават для навчання ШІ протягом кількох тижнів, накопичить витрати на електроенергію в Німеччині в кілька сотень мільйонів євро – у багато разів більше, ніж у конкуруючих місцях. Оператори стикаються з простим розрахунком: за ідентичної технологічної інфраструктури та порівнянної продуктивності ціна на електроенергію визначає прибутковість або збитковість. Жодна економічно раціональна компанія не інвестуватиме мільярди в місце, де експлуатаційні витрати є структурно непомірними за таких умов.
Саудівська Аравія пропонує комерційним клієнтам електроенергію трохи менше ніж за сім центів США за кіловат-годину. Об'єднані Арабські Емірати стягують одинадцять центів, і навіть Оман, з ціною 22 центи, залишається нижчим за німецький рівень. Ці цінові різниці відображають не тимчасові коливання ринку, а радше структурні відмінності в енергетичній політиці. Німеччина обрала амбітний енергетичний перехід, витрати на який значною мірою перекладаються на споживачів через мережеві збори та державні збори з цін на електроенергію. Те, що здається послідовним з точки зору кліматичної політики, виявляється бумерангом у промисловій політиці. Результат: Oracle переміщує свій багатомільярдний центр обробки даних до країн з надійним та доступним постачанням електроенергії. Amazon призупиняє свої інвестиції в Німеччині. Інші гіперскейлери наслідуватимуть цей приклад.
Тихий спад у світовій конкуренції у сфері штучного інтелекту
Наслідки цієї складної ситуації в енергетичній політиці вже проявляються у помітних зрушеннях у глобальних конкурентних позиціях. Німеччина, яка колись впевнено позиціонувалася як центр штучного інтелекту, опустилася на 14-те місце в Індексі зрілості ШІ. У Звіті про глобальні навички, який порівнює навички ШІ на міжнародному рівні, Федеративна Республіка опустилася з третього на дев'яте місце. Десять європейських країн, включаючи Данію, Швейцарію, Нідерланди та Фінляндію, обігнали Німеччину за рівнем готовності до ШІ. У сферах технологій та науки про дані Німеччина втратила по чотири позиції в рейтингу порівняно з попереднім роком.
Ці цифри свідчать не про випадкове зниження, а про систематичну втрату значущості. Хоча в Німеччині понад 387 000 вакансій у технологічному секторі, основна проблема полягає не в нестачі кваліфікованих працівників, а радше в браку інфраструктури для продуктивного використання цього досвіду. Дослідження штучного інтелекту без доступу до високопродуктивних обчислювальних ресурсів перетворюються на академічну вправу. Стартапи, що розробляють інноваційні алгоритми, мігрують туди, де вони можуть їх навчати та масштабувати. Встановлені компанії переміщують свої відділи штучного інтелекту до регіонів з надійним енергопостачанням.
Порівняння зі США ілюструє масштаби розбіжностей. Там потужність центрів обробки даних на базі штучного інтелекту щорічно зростає на сотні мегават. Goldman Sachs прогнозує збільшення з 55 гігават на початку 2025 року до 84 гігават до 2027 року та 122 гігават до 2030 року. На п'яти найбільших європейських ринках разом узятих потужність зросла менш ніж на 400 мегават у 2024 році. Прогнозується, що Німеччина збільшить споживання електроенергії центрами обробки даних з 20 до 38 терават-годин до 2037 року – зростання, яке видається сумнівним, враховуючи вузькі місця в мережі. Розрив між амбітними цілями зростання та інфраструктурною реальністю збільшується.
Революція ефективності як стратегічний вихід
З огляду на ці екзистенційні виклики, Німеччина може зазнати зміни парадигми: від гонки за розміром до лідерства в ефективності. Федеративна Республіка має наукову інфраструктуру, здатну перетворити енергоефективні технології штучного інтелекту на новий експортний успіх. Кілька дослідницьких установ працюють над підходами, які могли б значно скоротити споживання енергії штучним інтелектом. Це дослідження може перетворити необхідність на чесноту та позиціонувати Німеччину як піонера в енергоефективному штучному інтелекті.
Інститут Хассо Платтнера, очолюваний професором Ральфом Гербріхом, розробляє низькоточні алгоритми, які, як очікується, дозволять заощадити 89 відсотків енергії. Одночасно інститут співпрацює з Массачусетським технологічним інститутом над нейроморфними чіпами на основі двовимірних магнітних матеріалів, які можуть працювати в 100 разів енергоефективніше, ніж звичайні процесори. Берлінський технічний університет разом з MIT створив оптичні чіпи з лазерними системами VCSEL. Початкові експерименти показали, що ці чіпи в 100 разів енергоефективніші та пропонують у 20 разів більшу обчислювальну потужність на одиницю площі, ніж найкращі електронно-цифрові процесори. Збільшуючи частоту лазерного тактового генератора, ці значення, ймовірно, можна збільшити ще в 100 разів.
У квітні 2025 року Дрезденський технічний університет ввів в експлуатацію нейроморфний суперкомп'ютер SpiNNcloud. Система, що базується на чіпі SpiNNaker2, складається з 35 000 мікросхем та понад п'яти мільйонів процесорних ядер. Натхненна біологічними принципами, такими як пластичність та динамічна реконфігурація, система автоматично адаптується до складних, мінливих середовищ. Обробка в режимі реального часу з затримками в субмілісекунду відкриває нові можливості застосування в таких галузях, як розумні міста та автономне водіння. Споживання енергії значно нижче, ніж у традиційних систем – нейроморфні архітектури можуть зменшити потреби в енергії в 1000 разів.
Інститут Фраунгофера Генріха Герца разом з Німецьким енергетичним агентством (dena) продемонстрували економію енергії від 31 до 65 відсотків у практичних застосуваннях штучного інтелекту. Завдяки федеративному навчанню, в якому моделі навчаються децентралізовано, а передаються лише оновлення моделі, під час процесу передачі було досягнуто економії енергії на 65 відсотків. Оптимізовані апаратні архітектури FPGA дозволили ще на 31 відсоток зменшити енергоспоживання. Технічний університет Мюнхена розробив ймовірнісний метод навчання, який навчає нейронні мережі в 100 разів швидше з порівнянною точністю. Замість ітеративного визначення параметрів, підхід базується на ймовірнісних розрахунках і зосереджується на критичних точках у навчальних даних.
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital
Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість
Детальніше про це тут:
Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:
- Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
- Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
- Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
- Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації
Браунфілди замість мегацентрів обробки даних – нова стратегія розташування
Федеративне навчання як децентралізована альтернатива
Ці підвищення ефективності відкривають стратегічний шлях, який може перетворити структурну слабкість Німеччини на потенційну силу. Замість будівництва гігантських центрів обробки даних, що споживають сотні мегават концентрованої потужності, децентралізовані архітектури, засновані на федеративному навчанні, могли б розподілити обчислювальне навантаження. Завдяки такому підходу дані залишаються локальними на кінцевих пристроях або в менших регіональних центрах обробки даних, тоді як централізовано агрегуються лише навчені параметри моделі. Це не лише зменшує енергоспоживання, необхідне для передачі даних та централізованих обчислювальних потужностей, але й вирішує проблеми захисту даних.
Інститут Фраунгофера продемонстрував, що стиснення передачі даних у федеративному навчанні вимагає на 45 відсотків менше енергії, незважаючи на додаткове стиснення та декомпресію. З 10 000 учасників протягом 50 раундів зв'язку модель ResNet18 досягла економії 37 кіловат-годин. Екстрапольовано на модель розміром з GPT-3, яка в 15 000 разів більша, це призвело б до економії приблизно 555 мегават-годин. Ці цифри ілюструють потенціал децентралізованих архітектур. Замість того, щоб зосереджувати все обчислювальне навантаження в кількох мегацентрах обробки даних, розподілені системи могли б ефективніше використовувати існуючу мережеву інфраструктуру.
Німеччина може похвалитися добре розвиненою цифровою інфраструктурою з численними середніми та меншими центрами обробки даних. Ця децентралізована структура, яку часто розглядають як недолік порівняно з постачальниками гіпермасштабних хмарних послуг, може стати перевагою в контексті енергоефективного штучного інтелекту. Регіональні центри обробки даних з підключеним навантаженням від п'яти до двадцяти мегават кожен могли б функціонувати як вузли у федеративній системі навчання. Крім того, відпрацьоване тепло від цих менших установок можна легше подавати в існуючі мережі централізованого теплопостачання, що ще більше підвищить енергоефективність. Франкфурт вже розробив концепцію для придатних та виключених зон, яка визначає розташування нових центрів обробки даних, де відпрацьоване тепло можна ефективно використовувати. Двадцять один центр обробки даних планується будівництво відповідно до цього принципу.
Підходить для цього:
Втрачені можливості промислових об'єктів, що належать до браунфілдів
Ще один стратегічний підхід до подолання інфраструктурної кризи полягає у відновленні існуючих об'єктів. Німеччина має численні колишні промислові зони, інфраструктура яких підійде для центрів обробки даних. Ці сучасні об'єкти часто вже пропонують високопродуктивні підключення до мережі, розроблені для розгалуженої зарядної інфраструктури або енергоємних застосувань. Те, що спочатку було розроблено для автомобільного виробництва або важкої промисловості, може постачати електроенергію до центрів обробки даних без необхідності багаторічного розширення мережі.
У 2024 році 38 відсотків нових логістичних проектів вже реалізовувалися на браунфілд-майданчиках – на шість процентних пунктів більше, ніж попереднього року. Prologis створила логістичний комплекс площею 57 000 квадратних метрів на браунфілд-майданчику в Боттропі. Mercedes-Benz будує свій найбільший логістичний центр площею 130 000 квадратних метрів на місці колишнього заводу з виробництва ДСП. Ці приклади демонструють, що ревіталізація браунфілд-майданчиків є технічно та економічно доцільною. Згідно з аналізом Logivest, приблизно 5,5 мільйона квадратних метрів браунфілд-землі будуть доступні для нових будівельних проектів станом на 2024 рік.
Такі місця розташування пропонують вирішальні переваги для центрів обробки даних. Підключення до електромережі часто вже розраховані на потужність у кілька мегават. Доступні водопостачання для систем охолодження. Існують під'їзні шляхи та транспортні сполучення. Процеси отримання дозволів можна було б прискорити, оскільки не потрібно призначати нові комерційні землі. Хоча витрати на відновлення забруднених ділянок є значними, інвестиції можуть окупитися, враховуючи альтернативу – роки очікування підключення до мережі на нових об'єктах. Федеральний уряд повинен створити стимули для розвитку забудованих територій та покрити частину витрат на відновлення, коли земля використовується для перспективної інфраструктури, такої як центри обробки даних.
Політичний вимір невдачі
Енергетична криза, яка переслідує німецькі центри обробки даних, свідчить про фундаментальний провал стратегічного планування. Зростаючий попит на енергію для цифрової інфраструктури можна було передбачити роками. Ще у 2020 році центри обробки даних у Німеччині споживали близько 16 мільярдів кіловат-годин електроенергії, і, за прогнозами, до 2025 року ця цифра зросте до 22 мільярдів кіловат-годин. Ці події не були несподіваними. Тим не менш, не було ні скоординованого розширення мережі, ні проактивного забезпечення пропускної здатності підключення в регіонах, що стосуються штучного інтелекту. Результат: інвестори готові до мільярдів євро, але їм заважає брак ліній електропередач.
Федеральне мережеве агентство нещодавно значно переглянуло свої оцінки майбутнього споживання енергії центрами обробки даних у бік збільшення. За прогнозами, до 2037 року споживання електроенергії досягне від 78 до 116 терават-годин, що відповідатиме до десяти відсотків від загального споживання електроенергії Німеччиною. Ці цифри ілюструють масштаб проблеми. Німеччина повинна більш ніж потроїти постачання електроенергії для центрів обробки даних протягом наступних дванадцяти років, одночасно прискорюючи енергетичний перехід, виводячи з експлуатації електростанції на викопному паливі та підключаючи до мережі мільйони електромобілів і теплових насосів. Без масового прискорення розширення мережі та значного збільшення потужностей з виробництва електроенергії це, здавалося б, неможливе завдання не може бути виконане.
Тим часом політичні дебати залишаються забутими ритуалами. Кожна церемонія закладання фундаменту нових вітрових електростанцій, кожна рекордна фотоелектрична установка святкується. Але ігнорується ключове питання: як електроенергія потрапляє туди, де вона потрібна? Планування мережі в Німеччині базується на критеріях, розроблених для промислової економіки 20-го століття. Вибухове зростання просторово концентрованих споживачів великої потужності, таких як центри обробки даних, не враховувалося в цих моделях планування. Регіональні оператори мережі перевантажені, коли заявки на кілька сотень мегават підключеного навантаження раптово потрапляють на їхні столи. Процеси затвердження тривають роками, а будівництво ліній електропередач — ще довше. На момент підключення центру обробки даних до мережі встановлені там технології часто вже застаріли.
Перегони за інфраструктуру штучного інтелекту
Поки Німеччина вагається, решта світу масово інвестує в інфраструктуру штучного інтелекту. США оголосили про «Зоряну браму» – багатомільярдну програму розширення центрів обробки даних. Китай систематично зміцнює свої позиції як наддержави у сфері штучного інтелекту. Навіть менші економіки, такі як Об’єднані Арабські Емірати та Саудівська Аравія, агресивно позиціонують себе як місця розташування центрів обробки даних. Саудівська Аравія виграє не лише від низьких цін на електроенергію, але й від регуляторного середовища, яке з 2024 року сприяє наданню послуг центрів обробки даних та розвитку партнерства з іншими постачальниками послуг.
Oracle, яка спочатку планувала інвестувати два мільярди доларів у Франкфурті, тепер покладається на паливні елементи від Bloom Energy для живлення своїх центрів обробки даних зі штучним інтелектом від мережі. Ці паливні елементи можна встановити лише за 90 днів – це лише частина часу, необхідного для отримання дозволу на підключення до мережі в Німеччині. Цей розвиток ілюструє фундаментальний зсув: гіперскейлери обходять існуючу мережеву інфраструктуру, будуючи власні потужності для виробництва електроенергії. Microsoft експериментує з невеликими модульними реакторами для безпосереднього живлення центрів обробки даних. Amazon інвестує в сонячні електростанції, які живлять виключно її хмарну інфраструктуру.
Німеччина відстає в цьому розвитку. Регуляторні перешкоди для децентралізованої генерації енергії є високими, а процеси затвердження тривалими. Водночас бракує політичної волі класифікувати центри обробки даних як критичну інфраструктуру та відповідно визначити їх пріоритетність. Хоча Закон про енергоефективність 2023 року зобов'язує центри обробки даних використовувати лише електроенергію з відновлюваних джерел та подавати відпрацьоване тепло в мережі централізованого теплопостачання з 2027 року, ці правила мало що можуть допомогти, якщо не гарантовано базове електропостачання. Абсурдно визначати стандарти сталого розвитку, коли мільярди євро інвестицій зазнають невдачі через відсутність підключення до мережі.
Підходить для цього:
Три вирішальні питання
Ситуація зводиться до трьох фундаментальних питань, які визначатимуть цифрове майбутнє Німеччини. По-перше: чи можуть браунфілди стати рятівником ШІ для Німеччини, чи ми просто надто повільні? Теоретична доступність 5,5 мільйонів квадратних метрів браунфілдів – це одне. Практична реалізація – зовсім інше. Кожен із цих проектів вимагає комплексної оцінки впливу на навколишнє середовище, планів відновлення та процедур отримання дозволів. Навіть якщо всі залучені сторони працюють з найвищим пріоритетом, від першого контакту до введення в експлуатацію центру обробки даних минає кілька років. Протягом цього часу конкуренти в інших країнах будують десять нових об'єктів. Питання не в тому, чи має Німеччина теоретично потужності, а в тому, чи зможе вона зібрати адміністративні та планові зусилля, щоб фактично їх реалізувати.
По-друге: чи достатньо радикального акценту на ефективності, щоб компенсувати енергетичний недолік? Представлені результати досліджень енергоефективного штучного інтелекту вражають. Економія енергії на 89 відсотків завдяки низькоточним алгоритмам, у 100 разів ефективніші нейроморфні чіпи, у 100 разів швидше навчання за допомогою ймовірнісних методів – ці інновації справді можуть означати зміну парадигми. Однак між лабораторією та масовим виробництвом ще довгий шлях. Лазерні чіпи VCSEL існують як прототипи; їх промислове масштабування займе роки. Нейроморфні процесори, такі як SpiNNaker2, вражаюче демонструють свої можливості, але все ще далекі від готовності до комерційного застосування ШІ. Навіть якби Німеччина стала світовим лідером у сфері енергоефективних технологій ШІ, може знадобитися від п'яти до десяти років, перш ніж ці технології будуть готові до ринку та доступні у відповідних кількостях.
По-третє: чи ми просто будемо спостерігати через п'ять років, як інші домінують на ринку? Це питання зачіпає найглибше. Тому що найімовірнішим прогнозом поточного розвитку є саме цей сценарій. Поки Німеччина бореться з процесами затвердження, обговорює стандарти сталого розвитку та чекає на розширення мережі, глобальна динаміка влади фундаментально змінюється. Основні мовні моделі майбутнього будуть навчатися в американських, китайських або близькосхідних центрах обробки даних. Програми штучного інтелекту, що пронизують бізнес і суспільство, будуть розроблені компаніями з доступом до необмеженої обчислювальної потужності. Німецькі компанії будуть зведені до ролі споживачів цих технологій, замість того, щоб самі їх формувати. Технологічний суверенітет, про який йдеться в політичних промовах, виявляється ілюзією.
Тонка грань між амбіціями та реальністю
Німеччина стоїть на роздоріжжі. Один шлях веде до майбутнього як європейського центру передового досвіду в галузі енергоефективного штучного інтелекту. Країни, яка перетворює необхідність на чесноту та завойовує світове лідерство в галузі стійких технологій штучного інтелекту. Це бачення не є нереалістичним. Наукова база існує, дослідницькі установи показують вражаючі результати, а промисловий досвід у машинобудуванні та напівпровідникових технологіях доступний. Завдяки цілеспрямованому фінансуванню, прискореним процесам затвердження проектів на коричневих філдах, масштабному розширенню мережевої інфраструктури та чіткому стратегічному визначенню пріоритетів, цей шлях можна реалізувати.
Інший напрямок веде до неактуальності. Країна, яка спостерігає за міграцією інвестицій, за тим, як її найкращі уми йдуть, як створення цифрової вартості відбувається деінде. Країна, яка у 2035 році виявить, що вся її інфраструктура штучного інтелекту знаходиться в руках іноземних держав, що кожна критична програма отримує доступ до серверів у США чи Китаї, що її власна економіка залежить від іноземних постачальників хмарних технологій так само, як раніше від російського газу. Цей сценарій не є антиутопією, а логічним наслідком поточних подій, якщо не буде вжито радикальних контрзаходів.
Рішення буде прийнято протягом наступних 24-36 місяців. Після цього курс буде визначено. Розвиток штучного інтелекту відбувається за експоненціальними кривими, які не дозволяють наздогнати. Якщо ви відстаєте, ви не зможете наздогнати. Мережеві ефекти в індустрії штучного інтелекту занадто сильні, а переваги першопрохідців занадто виражені. Або Німеччині вдасться створити необхідну інфраструктуру зараз, одночасно просуваючи революцію ефективності, або вона погодиться зі своїм спуском на технологічну периферію. У цьому змаганні немає золотої середини. Історія безжально судитиме покоління тих, хто приймає рішення, які недооцінили важливість ліній електропередач для цифрового суверенітету. Питання вже не в тому, чи повинна Німеччина щось робити. Питання в тому, чи має вона ще сили, волю та швидкість зробити те, що необхідно, перш ніж остаточно стане надто пізно.
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital
Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.
Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.
🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.
💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.
🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.
📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.
Детальніше про це тут:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
